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TSMSE结合IOOA-BiLSTM的水电机组轴系故障诊断方法

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水利学报 2024年第7期55卷 862-873页

作者：张兼博李想曾云唐跨纪昆明理工大学冶金与能源学院云南昆明650093 云南省高校水力机械智能测试工程研究中心云南昆明650093

为提高水电机组轴系振动故障诊断的准确率,本文提出了一种新的诊断方法。首先,基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)进行振动信号预处理;其次,基于时移多尺度思想,引入时移多尺度样本熵(TSMSE)模型,以克服传统多尺度样本熵鲁棒... 详细信息

为提高水电机组轴系振动故障诊断的准确率,本文提出了一种新的诊断方法。首先,基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)进行振动信号预处理;其次,基于时移多尺度思想,引入时移多尺度样本熵(TSMSE)模型,以克服传统多尺度样本熵鲁棒性差以及粗粒化不足的问题;最终,将TSMSE提取的故障特征集输入经过改进鱼鹰算法(IOOA)优化的双向长短时记忆网络(BiLSTM),进行故障特征分类。通过对原始信号添加SNR=5 dB噪声并引入两种特征熵与TSMSE对比,分析TSMSE的抗噪性能。仿真实验表明,在给定数据集下TSMSE特征提取能力明显优于另外两种方法。同时,所提故障诊断模型应用在原始信号和含噪信号两种情况下,分别取得了100%以及97.22%的准确率,验证了所提模型的良好性能,为水电机组故障诊断提供新的科学方法。

关键词：水电机组特征提取时移多尺度样本熵 IOOA-BiLSTM 故障诊断

基于多教师联合蒸馏的金融投资者情绪分析模型研究

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基于多教师联合蒸馏的金融投资者情绪分析模型研究

作者：彭跨帅广州大学

学位级别：硕士

投资者情绪不仅直接影响到金融产品的价格,还是驱动金融市场运作的重要引擎。准确分析投资者情绪需要考虑金融信息的多源特性,而来自不同信息源的数据往往具有不同的结构,而且随着云计算等新兴计算平台的蓬勃发展,金融数据正在加速朝着... 详细信息

投资者情绪不仅直接影响到金融产品的价格,还是驱动金融市场运作的重要引擎。准确分析投资者情绪需要考虑金融信息的多源特性,而来自不同信息源的数据往往具有不同的结构,而且随着云计算等新兴计算平台的蓬勃发展,金融数据正在加速朝着多源异构的趋势演化。目前,基于预训练语言模型(Pre-trained Language Models,PLMs)的投资者情绪分析方法日益流行,但大量研究表明PLMs应用于投资者情绪分析的效率与有效性仍需进一步优化。因此,本文从模型参数优化和数据特征融合两个层面展开研究,包括以下三个方面:(1)针对源领域和目标域之间存在的领域偏移问题,本文提出一个领域自适应微调框架(domain-adaptive fine-tuning framework,Ada FT)。与传统的“预训练-微调”策略相比,Ada FT插入了两个额外的步骤,即增量预训练和模型融合。在增量预训练阶段,PLMs通过并行学习高效补充了金融领域的专业知识;在模型融合阶段,本文提出一种自适应多模型参数融合(Adaptive Multi-model parameter-wise Fusion,Ada MFusion)方法,将多个增量预训练的语言模型融合得到一个综合模型,整合从不同的增量预训练任务中学习到的深度语言表示与专业领域知识。本文为Ada MFusion设计了两种权重分配方案,即基于步长缩减机制的局部搜索算法和基于BP神经网络的多元回归建模方法。(2)在AdaFT框架的基础上,本文结合知识蒸馏与联邦学习提出一个多教师联合蒸馏框架(Multi-Teacher Collaborative Distillation Framework,MTCDF),旨在不影响PLMs性能的前提下提高其推理效率。MTCDF包括动态教师蒸馏和静态教师蒸馏两个阶段。在动态教师蒸馏阶段,首先使用自适应层级映射方案初始化学生模型,然后以异步式联邦学习的方式开展蒸馏训练。在静态教师蒸馏阶段,教师仅进行推理而不参与训练,学生模型则学习模仿教师模型推理。构建蒸馏损失函数方面,本文不仅考虑了教师模型的输出特征信息,还利用了大量的中间特征信息,包含隐藏状态向量和注意力矩阵。(3)在AdaFT和MTCDF框架的基础上,本文提出一个能够同时处理情绪时间序列与市场数据时间序列的Distil Fin BERT-LSTM模型,通过利用市场情绪变化与股价波动之间的相互作用,加强了识别和分析投资者情绪的能力。实验结果表明,本文通过优化预训练语言模型参数,在保持投资者情绪分析有效性的同时,极大地改善了模型的运行效率。利用投资者情绪变化与股票价格波动之间的动态作用,进一步提高了投资者情绪分析的准确率。本文研究成果有助于持续监测金融市场的潜在风险,为监管部门构建金融市场风险预警系统提供信息支持。

关键词：知识蒸馏情绪分析预训练语言模型金融数据联邦学习

基于注意力机制补足实体缺陷的文档级关系抽取方法

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中文信息学报 2024年第8期38卷 93-102页

作者：彭文智肖蓉安先跨杨肖湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

命名实体识别是文档级关系抽取中的一项关键任务,然而,传统的文档级关系抽取模型在实体识别时,仅通过汇聚局部提及信息构建实体,这限制了实体的表征能力。为此,该文提出了基于注意力机制补足实体缺陷的文档级关系抽取方法。该方法根据... 详细信息

命名实体识别是文档级关系抽取中的一项关键任务,然而,传统的文档级关系抽取模型在实体识别时,仅通过汇聚局部提及信息构建实体,这限制了实体的表征能力。为此,该文提出了基于注意力机制补足实体缺陷的文档级关系抽取方法。该方法根据预定义的关系集合选择性关注实体提及层次特征,然后利用池化方法积累信号,为实体补足不同提及语义特征,同时,引入交叉多头注意力机制和残差连接对实体进行上下文加权处理,加强实体与上下文、全局信息之间的联系。该文在DocRED数据集上进行实验,与基线模型相比,补足实体缺陷后的基线模型在验证集F_(1)/Ign_F_(1)和测试集F_(1)/Ign_F_(1)上分别提升了1.82%/1.73%和1.81%/1.62%,实验结果表明了该方法的有效性。

关键词：文档级关系抽取命名实体识别注意力机制

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数字化转型对制造业企业绩效的影响研究

电子商务评论 2024年第2期13卷 3391-3399页

作者：刘子纪上海工程技术大学管理学院上海

随着数字经济的快速发展,制造业企业进行数字化转型是否能够有效提升企业绩效,成为了备受关注的问题。本文以2018~2022年沪深A股上市制造业企业为样本,通过实证研究数字化转型对制造业企业绩效的影响。结果表明制造企业数字化转型可以... 详细信息

随着数字经济的快速发展,制造业企业进行数字化转型是否能够有效提升企业绩效,成为了备受关注的问题。本文以2018~2022年沪深A股上市制造业企业为样本,通过实证研究数字化转型对制造业企业绩效的影响。结果表明制造企业数字化转型可以提高企业绩效,且数字化转型通过提高企业管理效率,进而提高制造企业绩效。本研究有助于丰富数字化转型与企业绩效两者之间的机制研究。

关键词：数字化转型绩效管理效率

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融合证据句子提取的文档级关系抽取

计算机科学 2024年第S1期51卷 204-209页

作者：安先跨肖蓉杨肖湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

文档级关系抽取作为自然语言处理领域的一个关键任务,旨在从长文档中准确抽取实体对之间的语义关系。传统的文档级关系抽取方法通常将整个文档作为输入,但事实上,人类只需根据文档中的部分句子即可预测实体对的关系,即证据句子。在现有... 详细信息

文档级关系抽取作为自然语言处理领域的一个关键任务,旨在从长文档中准确抽取实体对之间的语义关系。传统的文档级关系抽取方法通常将整个文档作为输入,但事实上,人类只需根据文档中的部分句子即可预测实体对的关系,即证据句子。在现有研究中,很多研究方法都利用了证据句子,但是都存在无法找全以及很难充分利用这些证据句子的优势等问题。针对该问题,引入更加高效且准确的证据句子选取方法,通过融合公式法和删句法的证据句子提取策略,并将证据提取与训练推理过程相融合,使得文档级关系抽取模型更加关注重要的句子,同时仍可以识别文档中的完整信息。实验表明,改进后的模型在公共数据集上的表现优于已有模型。

关键词：文档级关系抽取证据句子双线性层

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装配式建筑供应链绿色度评价研究

运筹与模糊学 2024年第3期14卷 360-372页

作者：刘子纪上海工程技术大学管理学院上海

为提高装配式建筑供应链绿色管理水平,通过对影响绿色度的因素进行归纳分析,建立了装配式建筑供应链绿色度评价体系,并基于层次分析法、熵权理论及物元可拓理论建立了AHP-熵权–物元可拓模型。通过计算评价指标与评价等级之间的关联度,... 详细信息

为提高装配式建筑供应链绿色管理水平,通过对影响绿色度的因素进行归纳分析,建立了装配式建筑供应链绿色度评价体系,并基于层次分析法、熵权理论及物元可拓理论建立了AHP-熵权–物元可拓模型。通过计算评价指标与评价等级之间的关联度,结合AHP-熵权法确定指标权重,最终得到装配式建筑供应链绿色度等级的综合关联度,并以实际项目A为例,验证了该模型的有效性和可行性,并针对此项目不足之处提出建议。

关键词：装配式供应链绿色度

基于ARD-AVA反演的含气性预测技术及应用

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石油地球物理勘探 2024年第4期59卷 811-818页

作者：纪永祯中石化石油物探技术研究院有限公司江苏南京211103

为进一步优化AVA反演技术以提高储层含气性预测精度,需要解决反演方法中先验的选择和AVA反演近似式与部分叠加策略的选择两个关键问题。为此,利用自动相关判别(ARD)先验中的超参数从不同地震道估计可变的特定值,而不再用固定值(如高斯... 详细信息

为进一步优化AVA反演技术以提高储层含气性预测精度,需要解决反演方法中先验的选择和AVA反演近似式与部分叠加策略的选择两个关键问题。为此,利用自动相关判别(ARD)先验中的超参数从不同地震道估计可变的特定值,而不再用固定值(如高斯先验、柯西先验等)约束反演过程,可以在含气性预测时更好地反映储层地质特征的横向变化,获得高精度预测结果;在AVA反演近似式与部分叠加策略的选择时,参考了两个标准(参数灵敏度和条件数),给出反演近似式和最大、最小角度与角度间隔的选择建议。提出的ARD-AVA反演方法和近似式与部分叠加优选策略,在河道类型气藏含气性预测中效果很好。通过与传统方法的预测结果对比,结合测井和生产数据,证明了该方法的可行性和优势。

关键词： AVA反演自动相关判别先验含气性预测河道储层

“互联网+”推动道路运输业转型升级策略分析

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中国战略新兴产业 2024年第6期 185-187页

作者：魏跨河北省石家庄市辛集市交通运输局

互联网作为一种新兴产业模式，被纳入国家级行动计划项目体系当中。伴随互联网产业和传统产业的结合发展，全新产业形态正在形成，也对我国传统产业转型升级带来深刻影响。“互联网+”与道路运输业结合重点在于采用云计算、大数据、移... 详细信息

互联网作为一种新兴产业模式，被纳入国家级行动计划项目体系当中。伴随互联网产业和传统产业的结合发展，全新产业形态正在形成，也对我国传统产业转型升级带来深刻影响。“互联网+”与道路运输业结合重点在于采用云计算、大数据、移动互联网信息传输等先进技术，推进道路运输业和现代互联网产业的融合，从而有效地解决传统道路运输业中各种问题。基于此，本文对互联网时代下道路运输业转型升级策略展开分析，希望能够对道路运输业发展有所帮助。

关键词： “互联网+” 道路运输业转型升级

双螺旋液晶聚(2,2'-二磺酰基-4,4'-联苯胺对苯二甲酰胺)复合材料及其在锂电池中的应用

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高分子学报 2024年第7期55卷 826-840页

作者：纪非凡汪莹聚合物分子工程国家重点实验室复旦大学高分子科学系上海200438

聚(2,2'-二磺酰基-4,4'-联苯胺对苯二甲酰胺)(PBDT)是一种主链型液晶聚电解质,其具有全芳香分子结构单元、超高的磺酸根密度以及可以形成分子内和分子间氢键网络的酰胺基团.本文介绍了PBDT在水溶液中表现出的一系列特殊性质,包括自组装... 详细信息

聚(2,2'-二磺酰基-4,4'-联苯胺对苯二甲酰胺)(PBDT)是一种主链型液晶聚电解质,其具有全芳香分子结构单元、超高的磺酸根密度以及可以形成分子内和分子间氢键网络的酰胺基团.本文介绍了PBDT在水溶液中表现出的一系列特殊性质,包括自组装成双螺旋构象、溶致向列液晶相、微米级超长持续长度以及沿聚合物链的各向异性离子传输.指出通过PBDT分子链的多尺度分子构象以及其选择性的离子传输特性,可以设计出具有各种功能的复合材料,例如PBDT基水凝胶、离子凝胶以及纳米复合材料.分析表明PBDT中高度取向的刚性棒状结构以及各向异性的反离子快速传输机制,不仅实现了PBDT在固态电解质和锂电池电极黏结剂等领域的潜在应用,同时也预示着与PBDT有类似性质的刚性棒状聚电解质材料的开发在能源储存与转化领域以及其他相关应用方向的潜在应用价值.

关键词：刚性棒状聚电解质双螺旋构象液晶相各向异性离子传输锂电池